煤机维护不再难，“一机一方”专属诊断模型让故障无所遁形

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针对煤矿中级智能化常态化运行过程中，现有煤机设备在线监测与故障智能诊断系统存在的重监测、轻分析，缺少具有煤炭行业特征的专属诊断模型以及难以在日常维护中发挥作用等问题，提出了煤机设备“一机一方”故障诊断策略，构建了煤机设备专属故障诊断模型。在山西天地王坡煤业有限公司和陕西陕煤曹家滩矿业有限公司进行示范应用中，成功检测出胶带运输机电机故障，并实现对劣化的全过程监测，为现场维护工作提供科学指导。

文章来源：《智能矿山》2025年第3期“学术园地”栏目

作者简介：马海龙，高级工程师，现任中煤科工集团常州研究院北京分公司主任工程师，主要从事煤机设备智能诊断技术研究。E-mail：mhl-dragon@163.com

作者单位：中煤科工集团常州研究院北京分公司

引用格式：马海龙.煤机设备在线监测与故障智能诊断系统研发与应用[J].智能矿山，2025，6(3)：75-79.

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图1 在线监测与故障智能诊断系统架构

（1）数据层

数据层主要实现设备运行状态的采集，包括从第三方获取的数据以及从传感器直接采集的数据，集成煤机设备相关的全部数据，是设备状态一站式查询的数据基础。

（2）数据处理层

数据处理层实现数据的清洗，去除数据中的奇异点，并统一数据时钟，为数据应用奠定基础。

（3）应用层

应用层由煤机设备故障专属智能诊断模型库，以及设备状态信息的共享与应用组成，包括设备异常监测、异常的智能诊断以及异常的处理。

02在线监测与故障智能诊断系统主要功能

在线监测与故障智能诊断系统（以下简称系统）主要功能包括：设备状态信息查询、异常检测、异常（故障）智能诊断、维护策略以及智能诊断模型库等。

（1）设备状态信息一站式查询与共享

系统集成应用了与设备有关的信息，并在实时监测功能中显示，实现了设备状态信息的一站式查询和数据共享。系统集成的数据来自3个方面。首先是利用系统配套的传感器（振动加速度传感器、速度传感器、温度传感器等）和数据采集分站与振动采集分站采集设备的运行状态数据；其次是通过通信协议（如Modbus协议、TCP/IP协议等）从第三方平台接入设备运行状态数据；最后是利用系统配套的数据采集分站接入煤机设备自带的传感器，实现设备运行状态的采集，避免传感器的重复安装。

系统支持设备运行状态数据的一站式查询，数据与第三方平台共享、大屏展示等，数据集成与应用如图2所示。

图2 数据集成与应用

（2）智能诊断专家系统

由于不同煤机设备的结构、工况均不同，导致同一诊断模型很难适应不同设备的异常识别与故障诊断。基于“一机一方”的煤机设备专属诊断模型，突破传统1个模型适配多种煤机设备的状态。以“一机一方”智能诊断策略为基础，针对不同煤机设备构建专属诊断模型，形成煤机设备专属诊断模型库，提升故障诊断系统故障诊断的准确率，实现煤机设备的精准维护，“一机一方”故障诊断系统模型库如图3所示。

图3“一机一方”故障诊断系统模型库

根据不同设备的不同故障特征采用不同算法，针对刮板输送机减速机采集有振动、温度、冷却水流量、冷却水压力等信息，采用多信息融合的模糊专家诊断技术，建立了刮板减速机的故障智能诊断模型；针对通风机等设备有效数据样本少等问题，采用基于经验模式分解和深度学习融合的通风机转子故障智能诊断模型。目前，共计开发出煤机设备专属智能诊断模型120个。

（3）维护策略

维护策略模块集成了设备日常维护内容和设备异常处理的策略和方法，解决设备维护中的“修什么，怎么修”的问题。维护策略模块关联设备异常和异常处理方法，通过智能诊断模块诊断设备异常后，维护策略模块给出建议。用户可以根据实际情况，修改、完善维护策略模块，使维护策略模块给出的维护建议更加与现场实际相符合。

03现场应用效果

在线监测与故障智能诊断系统已在国家能源集团的李家壕煤矿、红柳煤矿、保德煤矿，陕煤集团的张家峁煤矿、小保当煤矿以及王坡煤矿进行了实践应用，效果良好。以王坡煤矿的使用情况为例说明系统应用效果。

王坡煤矿系统应用涵盖了大巷输送带、井下水泵、瓦斯泵、提升机、压风机、通风机以及洗煤设备共计1200个测点。系统具有数据一站式查询的实时在线监测、智能诊断专家系统模块、维护策略库、报警查询、趋势分析等功能。

在线监测与故障智能诊断系统实现了煤机设备状态的实时在线监测，尤其是隐蔽、危险部位的状态监测，智能故障诊断模块实现了设备异常的监测报警，提升了设备维护的效率，保障了设备运行安全。与水泵控制系统、主煤流控制系统、瓦斯泵控制系统等系统进行设备状态数据共享，促进了煤矿多系统之间的联动与数据融合。接入矿管控平台，助力王坡煤矿通过国家首批智能化示范煤矿建设验收，设备状态数据一站式查询-实时在线监测界面如图4所示，智能诊断专家系统界面如图5所示，基于“一机一方”的故障诊断策略模型库界面如图6所示。

图4 设备状态数据一站式查询-实时在线监测界面
图5 智能诊断专家系统界面
图6 基于“一机一方”的故障诊断策略模型库界面

2023年4月，在线系统检测出集中主运一部1号驱动电机运行异常发出报警，智能诊断结果为驱动电机轴承故障；故障程度为早期故障；维护建议为监护运行如图7所示。9月底，故障诊断专家再次确认该电机存在轴承故障且故障程度严重，需要更换电机，此时故障诊断系统也给出相同的维护策略。从发现设备故障隐患到更换设备排除隐患，历时5个多月，如图8所示，系统主要通过监测电机的2个参数，实现了设备故障的精准诊断和故障劣化全过程监控，为设备检修更换赢得时间，保障了设备的安全运行，通过技术干预延长了设备的使用寿命。

图7 1号驱动电机专家系统智能诊断
图8 1号驱动电机劣化全过程监测

（1）振动信号

利用振动加速度传感器获取（轴承故障信号为冲击性信号，振动加速度信号最为敏感），测点位于电机轴伸端正上方垂直方向。

（2）温度传感器

温度传感器为电机自带传感器，测点位于电机轴伸端支撑轴承内部预埋。

04结语

在线监测与故障智能诊断系统通过感知层实现了煤机设备运行状态的实时监测，故障智能诊断系统模块实现了煤机设备运行异常的识别、异常的诊断、异常的处理。对于煤机设备早期故障，通过技术干预，在保障设备安全运行的前提下，延长了设备的使用寿命。在线监测与故障智能诊断系统实现了从井下综采工作面到地面设备的全覆盖，有效降低了工人的劳动强度，提升设备维保的工作效率，为设备安全、可靠运行，为实现煤机设备按需维修、预知性维修提供支撑。.